當今數字業務的一個主要問題是數據的可靠性。許多商業用戶仍在評判數據引導分析的最終價值，并持有一定程度的懷疑態度，這只會隨著時間的推移而改變，并帶來可靠的利益。業務數據的可靠性來自精心設計和良好實施的數據架構。很簡單，數據架構是管理組織中數據的藍圖，其中包含特定的數據收集和訪問控制，數據治理機制，數據安全循環和其他數據管理策略，以確保組織數據專業人員能夠獲得高質量的數據數據觸手可及。
理解數據架構
術語“ 數據架構”通常定義為共同管理“現有狀態描述，數據要求定義，數據集成指導和數據資產控制”的那些規范。
簡而言之，企業數據架構指示了一組標準，規則，策略和過程，用于管理組織內“如何收集，存儲，安排，使用和刪除數據”。
什么是數據架構？ 將數據架構定義為“將業務戰略與技術執行聯系起來的橋梁。”數據架構報告引用了這一解釋，該報告稱“數據架構既是業務決策，也是技術決策，是新業務模型”全新的工作方式是由數據和信息驅動的。“
Gartner強調信息基礎架構，其中包括“描述，組織，集成，共享和管理數據”的技術。雖然數據架構和信息架構在業務框架中的使用方式不同，但基礎數據管理原則是相似的。重要的一點是，隨著不斷發展的數據架構，底層技術必須成熟并對組織內不斷變化的系統作出適當的響應。
為什么甚至打擾聲音數據架構？
構建現代數據架構的8個步驟 為投資強大的組織數據架構提供了令人信服的理由。本文作者認為，隨著數據架構提供“遵循的路線圖”，數據專業人員必須采用有計劃的方法來設計和構建滿足組織當前和未來數據管理需求的正確架構。該文章表明，如果沒有正確的數據架構，組織可能會遇到數據無政府狀態。
文章數據架構與信息架構提供了一個比較評論，作者使用技術模型來解釋兩者之間的差異。
數據管理中的近期問題
以下是各行各業數據專業人員面臨的一些常見問題：
無法處理多源數據的速度和數量，尤其是物聯網數據。
無法找到單一的技術解決方案來收集，存儲和組織來自不同來源的數據。
使用單一數據庫技術無法處理大數據項目。
云平臺和云基礎架構的日益普及引發了對數據安全和數據治理的擔憂。2019年的數據管理趨勢 表明，企業目前花費太多時間，金錢和能源來管理數據，而數據分析的投資卻被忽略了。最近大數據，物聯網設備和流數據的出現增加了數據管理的難題，現在企業特別關注數據治理和安全性，而甚至沒有考慮成本分析。作者建議公司需要在數據架構，機器學習，云分析和自助服務BI平臺上平等投資，以從其數據基礎架構中獲得最高的業務收益。這就是現代數據架構的用武之地，必須根據組織不斷增長的數據管理需求進行概念化和設計。
2019年要關注的數據架構趨勢
領先的行業專家預計2019年的數據架構趨勢如下：
融合數據平臺將容納來自各種不同來源的數據。融合數據平臺還將使數據專業人員能夠將數據存儲庫從一個數據中心鏡像到另一個數據中心。融合數據平臺的特定優勢在第7章“現代數據架構基礎技術”中進行了概述。隨著云服務提供商繼續提供基礎架構即服務（IaaS）以及平臺即服務（PaaS）以滿足各種形狀和規模的企業不斷增長的需求，基于云的數據架構的興起。DATAVERSITY ?的?? 云架構和云計算趨勢在2019年 描述了這個。雖然今年的標準做法是結合多種數據庫技術，但RDBMS將占據主導地位，特別是在大數據項目中。托管數據倉庫：不斷變化的數據倉庫架構將成為企業數據架構的關鍵組件，其中ETL和倉庫服務將由外包供應商提供。由于大數據的興起，Hadoop和Spark將繼續取代數據倉庫。隨著人工智能，機器學習和實時分析的出現，根據2019年現代數據架構的最佳趨勢，組織數據架構將會有更多的“速度，規模和靈活性” 。隨著GDPR的實施，更多的數據治理和數據安全性已經出現。2019年的DATAVERSITYwebinar，Trends and Predictions解釋了2019年的一般數據管理趨勢，尤其是數據治理和數據安全，將如何影響數據架構。由于執行速度的業務需求，內存數據庫可能比以前更常見。的數據湖將數據儲存庫中的2019數據結構，它被認為是一個傘包括模型數據倉庫，數據中心等的“優選的”模式。在網絡研討會上，數據架構的新興趨勢 - 下一件大事是什么？，唐娜·伯班克介紹了現代數據架構是如何滿足會聚技術，高質量的數據和元數據管理的需求。
數據架構的變化肯定與數據管理行業整體變化一樣復雜。隨著如此眾多的新興技術和處理大量數據的日益復雜，混合架構正在成為常態，而不是例外。隨著我們進入2019年及以后，這種趨勢將繼續變得更加明顯。
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